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摘要:
在概念性水文模型的参数率定中,目前还没有一个传统优化方法能够提供保证足够高效和稳定性的算法.为了克服传统优化方法中局部收敛性的缺点,近年来利用遗传算法通过计算机准确稳定地进行概念性水文模型的参数优选的尝试得到越来越多的重视和发展.目前优选水文模型待定参数,大多是从次洪模型的方面去讨论,有关日模拟模型的遗传算法参数优选讨论的较少.本文系统分析了基于遗传算法的新安江模型日模拟参数的自动优选,同时针对遗传算法在模型参数众多的情况下时间效率低下问题,通过利用新安江模型参数分层原理与模型参数敏感性分析对优选结果影响,提出一套简化的日模型参数遗传算法优选方案.经过流域模拟检验,该优选方案可行,运行效率高,可以作为类似模型遗传算法参数率定快速、有效的方案.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的新安江模型日模拟参数优选研究
来源期刊 水文 学科 地球科学
关键词 新安江模型 遗传算法 参数优选 日模型
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 技术应用
研究方向 页码范围 32-38
页数 7页 分类号 P338+.9
字数 5298字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0852.2006.04.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈垌烽 南京大学国际地球系统科学研究所 3 55 3.0 3.0
5 张万昌 中科院大气物理所全球变化东亚区域研究中心 1 33 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
新安江模型
遗传算法
参数优选
日模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水文
双月刊
1000-0852
11-1814/P
大16开
北京宣武区白广路二条2号
2-430
1956
chi
出版文献量(篇)
2533
总下载数(次)
6
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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